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面向真实性鉴别的数字图像盲取证技术综述 总被引:18,自引:0,他引:18
数字图像盲取证技术作为一种不依赖任何预签名提取或预嵌入信息来鉴别图像真伪和来源的技术, 正逐步成为多媒体安全领域新的研究热点, 且有着广泛的应用前景. 首先简要描述了图像盲取证技术要解决的问题和任务. 根据图像鉴别使用的取证特征, 将用于真实性鉴别的图像盲取证技术划分为三类: 基于图像伪造过程遗留痕迹的盲取证技术、基于成像设备一致性的盲取证技术和基于自然图像统计特性的盲取证技术, 然后分别阐述了这三类取证技术的基本特征和典型方法, 对不同算法进行了性能比较和总结. 最后综合近年来国内外学者在面向真实性鉴别的图像盲取证技术方面的主要研究成果, 探讨了图像盲取证技术存在的问题及未来研究方向. 相似文献
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为了有效提高电子证据保护的效率,将改进的椭圆曲线数字签名算法(Elliptic Curve Digital Signature Algorithm,ECDSA)应用于电子证据的保护。使用改进的椭圆曲线数字签名算法可以在签名阶段避免求逆运算。与传统的椭圆曲线数字签名算法相比,改进算法能有效提高执行效率。对算法的实验比较和安全性分析表明,改进的椭圆曲线数字签名算法适用于电子证据的数字签名和验证,能够提高电子证据保护的速度。 相似文献
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本文印前图像特指图像数字排版经编辑确认后的数字印刷样张,其以栅格处理器分色后的加网二进制形式存储.数字样张一经确认,其来源的合法性便不受怀疑.但是,从印刷的整体流程来看,数字样张的存储、传输过程中仍有较大的篡改风险.现有的复制移动篡改检测算法存在特征维度高、计算开销大或检测率较低等问题,而且不适用于分色后的二进制样张.本文提出了一种基于半色调图像网点密度特征的Copy-Move篡改检测方法,该方法针对分色处理后的CMYK目标图像的二值量化处理,采用滑动分块的方法对目标图像进行分块,通过提取图像块CMYK四个通道的局部网点密度特征对图像块进行篡改检测.实验结果表明,该方法在图像篡改检测上较以往方法相比具有较低的时间复杂度和较高的检测率,并且对图像篡改区域的旋转攻击、小尺度缩放攻击等具有较好的鲁棒性. 相似文献
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目的 图像篡改区域检测是图像取证领域的一个挑战性任务,其目的是找出图像的篡改区域。传统方法仅针对某种特定的篡改方式进行设计,难以检测其他篡改方式的图像。基于卷积神经网络的方法能够自适应地提取特征,同时检测包含多种篡改方式的图像。但是其中多数方法都选择增强图像的噪声特征,这种机制无法较好处理篡改区域与原图像来源相同、噪声相似的情况。多数方法还忽略了篡改区域过小而产生的样本不平衡问题,导致检测效果不佳。方法 提出了一个基于区域损失的用于检测小篡改区域的U型网络,该网络构建了一个异常区域特征增强机制,放大与图像背景差异较大的异常区域的特征。此外,还利用区域损失增强对篡改区域框内像素的判别能力,可以解决因篡改区域过小而产生的样本不平衡问题。结果 消融实验说明了异常区域特征增强机制和区域损失机制的有效性;对JPEG压缩和高斯模糊的对抗性测试证明了模型的鲁棒性;在CASIA2.0(CASI-A image tampering detection evaluation database)、NIST2016(NIST nimble 2016 datasets)、COLUMBIA (Columbia uncompressed image splicing detection evaluation dataset)和COVERAGE (a novel database forcopy-move forgery detection)数据集上与最新方法进行比较时,本文方法取得了最优性能,其F1 score分别为0.979 5、0.982 2、0.995 3和0.987 0。结论 本文的异常区域特征增强机制和区域损失机制能有效提高模型性能,同时缓解篡改区域过小导致的样本不平衡问题,大量实验也表明了本文提出的小篡改区域检测方法的优越性。 相似文献
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任亚洲 《数字社区&智能家居》2008,(8):598-598
计算机取证已成为网络安全领域研究的一大热点。该文给出了计算机取证的概念和一般原则.详细描述了计算机取证的步骤和关键技术,分析了目前计算机取证存在的不足和反取证技术,最后给出了发展趋势。 相似文献
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文章分析了信息时代数字取证技术的研究和应用所面临的六方面的挑战,提出了完善数字取证相关法律法规,推进取证规范化建设,推广动态取证技术,加强数字取证的专业化分工和研发新的取证技术、工具五个方面措施。 相似文献